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Enregistrement W1976492840 · doi:10.1177/0363546511427124

Profile of an American Amateur Rugby Union Sevens Series

2011· article· en· W1976492840 sur OpenAlexaff
Victor Lopez, Gregory J. Galano, Christopher M. Black, Arun Gupta, Douglas E. James, Kristen Kelleher, Answorth A. Allen

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcussionAmateurPhysical therapyAthletesInjury preventionPoison controlEmergency medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rugby union will enter the Olympic arena as Rugby Sevens in 2016. PURPOSE: To investigate the injury rate, injury type, and nature of injuries sustained in an amateur American rugby union sevens tournament series. STUDY DESIGN: Descriptive epidemiology study. METHODS: The rate, demographics, and characteristics of injury were evaluated in 1536 rugby union sevens players, from 128 sides, competing in 4 amateur 1-day tournaments in a USA Rugby local area rugby union. RESULTS: Forty-eight injuries occurred over 4 tournaments, for an injury rate of 55.4 injuries per 1000 playing hours. Head and neck injuries were most common (33.3% of injuries), followed by upper extremity (31.3%), trunk (18.8%), lower extremity (14.6%), and physiologic injuries (2.1%). The most common type of injury was ligament sprain (25.0%); followed by concussion (14.6%), hematoma/contusion (12.5%), muscle strain (10.4%), and abrasion (8.3%). Tackling was the most common mechanism of injury (74.5%). Males were injured at a significantly higher rate than females (RR, 7.5, P < .01), but no significant difference was observed based on player position (P = .08). CONCLUSION: Injuries are common among American amateur rugby athletes, with a substantial proportion involving the head and neck region. CLINICAL RELEVANCE: Understanding injury patterns in an American rugby union will be important for formulating future injury prevention, assessment, and treatment protocols.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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